智能驾驶路径学习方法、自动巡航方法、相关设备及车辆技术

本申请提供一种智能驾驶路径学习方法、自动巡航方法、相关设备及车辆，其中，所述方法包括：获取预设的行车路径；根据行车路径以及导航地图，利用车辆的车身传感器所采集的行车路径上的第一路径信息，以及基于导航地图获取的行车路径上的第二路径信息完成路径学习，其中，第一路径信息与第二路径信息所包括的路径信息不同，且第一路径信息与第二路径信息共同确定路径学习所需的全部路径信息。本申请提供的路径学习方法在利用车辆传感器采集路径信息的同时，基于导航地图辅助进行路径信息采集，减少了车辆传感器采集数据量，提升了路径学习的效率，也能够补足一部分车辆传感器无法采集到的信息，提高路径学习精度。提高路径学习精度。提高路径学习精度。

【技术实现步骤摘要】
智能驾驶路径学习方法、自动巡航方法、相关设备及车辆


[0001]本申请涉及智能驾驶
，尤其涉及一种智能驾驶路径学习方法、自动巡航方法、相关设备及车辆。

技术介绍

[0002]在智能驾驶中，巡航类端到端的记忆行车功能可控制车辆按照预先学习好的路径自动巡航。在使用该功能前，用户需要使用建图功能进行路径学习，提前构建巡航路径的路线地图。
[0003]用户在激活建图功能时，需要使车辆从起点开到目的地终点，车载系统通过车载传感器采集数据，构建整个行驶路径并将其存储。但在实际的行驶路况下，需要获取的外界路径信息的数据量非常庞大，即使如此，车载传感器能够采集的数据也无法完全覆盖路径学习需求。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提出一种智能驾驶路径学习方法、自动巡航方法、相关设备及车辆，以解决路径学习采集数据量大，且数据无法完全覆盖路径学习需求的问题。
[0005]基于上述目的，本申请提供了一种智能驾驶路径学习方法，包括：获取预设的行车路径；根据所述行车路径以及导航地图，利用车辆的车身传感器所采集的所述行车路径上的第一路径信息，以及基于所述导航地图获取的所述行车路径上的第二路径信息完成所述路径学习，其中，所述第一路径信息与所述第二路径信息所包括的路径信息不同，且所述第一路径信息与所述第二路径信息共同确定所述路径学习所需的全部路径信息。
[0006]可选地，所述利用车辆的车身传感器所采集的所述行车路径上的第一路径信息，以及基于导航地图获取的所述行车路径上的第二路径信息完成所述路径学习，包括：基于所述导航地图获取的所述行车路径上的所述第二路径信息；基于所述第二路径信息，利用所述车身传感器采集的所述行车路径上的所述第一路径信息；利用所述第一路径信息以及所述第二路径信息完成所述路径学习。
[0007]可选地，利用所述第一路径信息以及所述第二路径信息完成所述路径学习，包括：将所述第一路径信息以及所述第二路径信息融合为融合路径信息；存储所述融合路径信息，完成所述路径学习。
[0008]可选地，所述第二路径信息包括路网信息、背景信息以及兴趣点索引信息；所述路网信息包括道路名称、道路通行方向、道路等级、公路等级和/或道路宽度，所述背景信息包括铁路信息、河道信息和/或区域划分信息。
[0009]可选地，所述车身传感器包括长距传感器、中距传感器以及短距传感器；根据所述行车路径以及所述导航地图，利用所述车辆的车身传感器采集所述行车路径上的所述第一路径信息，包括：获取所述车辆的实时位置；响应于所述实时位置位于所述导航地图的覆盖范围之外，利用所述长距传感器、所述中距传感器以及所述短距传感器采集所述第一路径
信息；响应于所述实时位置位于所述导航地图的覆盖范围之内，利用所述中距传感器以及所述短距传感器采集所述第一路径信息。
[0010]基于同一专利技术构思，本申请还提供了一种智能驾驶自动巡航方法，包括：获取路径信息，其中，所述路径信息为利用所述智能驾驶路径学习方法学习得到的；根据所述路径信息控制车辆自动巡航。
[0011]基于同一专利技术构思，本申请还提供了一种智能驾驶路径学习装置，包括：路径获取模块，被配置为获取预设的行车路径；路径学习模块，被配置为根据所述行车路径以及导航地图，利用车辆的车身传感器所采集的所述行车路径上的第一路径信息，以及基于所述导航地图获取的所述行车路径上的第二路径信息完成所述路径学习，其中，所述第一路径信息与所述第二路径信息所包括的路径信息不同，且所述第一路径信息与所述第二路径信息共同确定所述路径学习所需的全部路径信息。
[0012]基于同一专利技术构思，本申请还提供了一种智能驾驶自动巡航装置，包括：信息获取模块，被配置为获取路径信息，其中，所述路径信息为利用所述智能驾驶路径学习装置学习得到的；自动巡航模块，被配置为根据所述路径信息控制车辆自动巡航。
[0013]基于同一专利技术构思，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述方法。
[0014]基于同一专利技术构思，本申请还提供了一种车辆，所述车辆包括所述装置或所述电子设备。
[0015]从上面所述可以看出，本申请提供的智能驾驶路径学习方法、自动巡航方法、相关设备及车辆，其中，所述方法包括：获取预设的行车路径；根据所述行车路径以及导航地图，利用车辆的车身传感器所采集的所述行车路径上的第一路径信息，以及基于所述导航地图获取的所述行车路径上的第二路径信息完成所述路径学习，其中，所述第一路径信息与所述第二路径信息所包括的路径信息不同，且所述第一路径信息与所述第二路径信息共同确定所述路径学习所需的全部路径信息。本申请提供的路径学习方法在利用车辆传感器采集路径信息的同时，基于导航地图辅助进行路径信息采集，减少了车辆传感器采集数据量，提升了路径学习的效率，也能够补足一部分车辆传感器无法采集到的信息，提高路径学习精度。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1为本申请实施例的智能驾驶路径学习方法的流程示意图；
[0018]图2为本申请实施例的利用路径信息进行路径学习的流程示意图；
[0019]图3为本申请实施例的智能驾驶路径学习装置以及自动巡航装置的结构示意图；
[0020]图4为本申请实施例的电子设备硬件结构示意图。
具体实施方式
[0021]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本申请进一步详细说明。
[0022]需要说明的是，除非另外定义，本申请实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
[0023]本申请的一个实施例提出了一种智能驾驶路径学习方法，本申请实施例的执行主体可以为车辆ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)和/或智能驾驶控制器，所述车辆ECU与车身传感器以及导航控制器通信连接，能够获取本申请实施例中需要获取的信息，并对应执行本申请实施例提供的方法；所述智能驾驶控制器可以利用车身传感器获取的信息来对车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能驾驶路径学习方法，其特征在于，包括：获取预设的行车路径；根据所述行车路径以及导航地图，利用车辆的车身传感器所采集的所述行车路径上的第一路径信息，以及基于所述导航地图获取的所述行车路径上的第二路径信息完成所述路径学习，其中，所述第一路径信息与所述第二路径信息所包括的路径信息不同，且所述第一路径信息与所述第二路径信息共同确定所述路径学习所需的全部路径信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用车辆的车身传感器所采集的所述行车路径上的第一路径信息，以及基于所述导航地图获取的所述行车路径上的第二路径信息完成所述路径学习，包括：基于所述导航地图获取所述行车路径上的所述第二路径信息；基于所述第二路径信息，利用所述车身传感器采集所述行车路径上的所述第一路径信息；利用所述第一路径信息以及所述第二路径信息完成所述路径学习。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，利用所述第一路径信息以及所述第二路径信息完成所述路径学习，包括：将所述第一路径信息以及所述第二路径信息融合为融合路径信息；存储所述融合路径信息，完成所述路径学习。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二路径信息包括路网信息、背景信息以及兴趣点索引信息；所述路网信息包括道路名称、道路通行方向、道路等级、公路等级和/或道路宽度，所述背景信息包括铁路信息、河道信息和/或区域划分信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车身传感器包括长距传感器、中距传感器以及短距传感器；根据所述行车路径以及所述导航地图，利用所述车辆的车身传感器采集所述行...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨振，
申请(专利权)人：长城汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：